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1、第28卷第1期大連交通大學(xué)學(xué)報(bào)Voi.28No.12007年3月JOURNALOFDALIANJIAOTONGUNIVERSITYMar.2007文章編號(hào)：1673-9590（2007）01-0062-04基于決策屬性的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘伊衛(wèi)國(guó)，趙波（大連交通大學(xué)軟件學(xué)院，遼寧大連116052）＊摘!要：針對(duì)具有決策屬性的數(shù)據(jù)庫模型，提出了高效挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，即矩陣劃分算法：根據(jù)決策屬性將掃描后的數(shù)據(jù)庫劃分成兩個(gè)包含不同決策屬性的矩陣，分別采用向量法挖掘頻繁項(xiàng)目集.關(guān)聯(lián)規(guī)則的生成可充分利用“與”運(yùn)算的優(yōu)點(diǎn)，查找規(guī)則前件或后件
2、的支持度.所提出的算法減少了候選二項(xiàng)頻集的生成，以及“與”運(yùn)算的大小，與apriori算法及傳統(tǒng)的向量法挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則相比，效率明顯提高.關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；向量法；關(guān)聯(lián)規(guī)則；矩陣劃分中圖文分類號(hào)：TP311.13文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：AMiningBasedonAssociationRulesofDecisionPropertyYIWei-guo，ZHAOBo（SchooiofSoftware，DaiianJiaotongUniversity，Daiian116052，China）Abstract：Thispaperputsforw
3、ardefficientaigorithmaccordingtothedatabasemodeithathasdecisionpropertytomineassociationruies.Aigorithmofmatrixpartition：thedatabaseisdividedintotwomatrixesthatcontaindifferentproperty，andusevectortominefreguentitemsets.Pro-ducingofruiescanmakeuseoftheadvantageof
4、“and”operationtofindsupportoftheante-cedentortheconseguent.Thisaigorithmreducedtheproductionofcandidatetwo-itemsetsandamountofoperation.Comparetoaprioriandothertraditionaiaigorithm，theadvantageofaigo-rithmefficiencyrisesobviousiy.Keywords：datamining；vector；associ
5、ationruie；matrixpartition［1］關(guān)聯(lián)規(guī)則是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中不同項(xiàng)之間的聯(lián)系.其中，Apriori算法是最經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法.［2］它是由R.Agrawai等人首先提出的.隨著數(shù)據(jù)庫的不斷增大，如何提高關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的效率一直是專家、學(xué)者的研究方向之一.［3-6］［7-8］目前，關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究主要包括提高算法的效率，對(duì)挖掘出的規(guī)則的有趣性進(jìn)行分析，及關(guān)［9-10］聯(lián)規(guī)則的維護(hù)等.其算法的分析所采用的數(shù)據(jù)庫模型，絕大多數(shù)是交易數(shù)據(jù)庫.針對(duì)其他數(shù)據(jù)庫模型而提出的高效算法相對(duì)較少.本文針對(duì)具有決策屬性的
6、數(shù)據(jù)庫模型，提出了一種高效的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，該算法結(jié)合向量法挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的優(yōu)點(diǎn)，其效率明顯提高.1問題描述1"1向量法挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本思想本文結(jié)合文獻(xiàn)［1］的向量法挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的思想來挖掘具有決策屬性的數(shù)據(jù)庫.首先，給出文獻(xiàn)＊收稿日期：2006-03-05作者簡(jiǎn)介：伊衛(wèi)國(guó)（1979-），男，助教，碩士.第1期伊衛(wèi)國(guó)等：基于決策屬性的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘63［1］的兩個(gè)定義和引理：（1）元向量：由數(shù)據(jù)庫直接掃描得到的項(xiàng)目向量權(quán)稱元向量.（2）導(dǎo)出向量：由若干元向量經(jīng)過簡(jiǎn)單運(yùn)算后得到新的向量權(quán)稱導(dǎo)出向量.引理!廣義向量運(yùn)算：等維
7、數(shù)向量“與”運(yùn)算等于維中各元素分別進(jìn)行“與”運(yùn)算.用“八”表示“與”運(yùn)算.則該引理用數(shù)學(xué)語言表述為：X=［a1，a2，a3，?，an］Y=［b1，b2，b3，?bn］則：X八Y=［a1八b1，a2八b2，a3八b3，?an八bn］文獻(xiàn)［1］的向量法挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本思想：將包含m個(gè)事務(wù)，n個(gè)項(xiàng)目的數(shù)據(jù)庫構(gòu)造成n個(gè)長(zhǎng)度為m的向量.用xi表示第i個(gè)項(xiàng)目的元向量，xij表示第i個(gè)項(xiàng)目在第j次事務(wù)中的出現(xiàn)與否，如果出現(xiàn)xij=1，否則xij=0（即xijE｛0，1｝，i＜n，j＜m）.項(xiàng)目集的長(zhǎng)度是指項(xiàng)目集中包含項(xiàng)目的個(gè)數(shù).構(gòu)造
8、一個(gè)轉(zhuǎn)T置向量t=［1，1，1，1?1］m，利用矩陣乘法xi＊t=w計(jì)算xi中1的個(gè)數(shù)，即第i個(gè)項(xiàng)目在全部事務(wù)中出現(xiàn)的總次數(shù)w.若w
